Python中集成es两种方式

1 原生集成

# Official low-level client for Elasticsearch

### 等同于pymysql
#pip3 install elasticsearch


from elasticsearch import Elasticsearch

obj = Elasticsearch()   # 得到一个对象
# 创建索引（Index）
# result = obj.indices.create(index='user', body={"userid":'1','username':'lqz'},ignore=400)
# print(result)
# 删除索引
# result = obj.indices.delete(index='user', ignore=[400, 404])
# 插入数据
# data = {'userid': '1', 'username': 'lqz','password':'123'}
# result = obj.create(index='news', doc_type='_doc', id=1, body=data)
# print(result)
# 更新数据
'''
不用doc包裹会报错
ActionRequestValidationException[Validation Failed: 1: script or doc is missing
'''
# data ={'doc':{'userid': '1', 'username': 'lqz','password':'123ee','test':'test'}}
# result = obj.update(index='news', doc_type='_doc', body=data, id=1)
# print(result)


# 删除数据
# result = obj.delete(index='news', doc_type='_doc', id=1)
# print(result)

# 查询
# 查找所有文档
# query = {'query': {'match_all': {}}}
#  查找名字叫做jack的所有文档
query = {'query': {'match': {'title': '十个'}}}

# 查找年龄大于11的所有文档
# query = {'query': {'range': {'age': {'gt': 11}}}}

allDoc = obj.search(index='books', doc_type='_doc', body=query)
# print(allDoc)
print(allDoc['hits']['hits'][0]['_source'])

2 dsl集成

# Elasticsearch DSL is a high-level

# pip3 install elasticsearch-dsl



from datetime import datetime
from elasticsearch_dsl import Document, Date, Nested, Boolean,analyzer, InnerDoc, Completion, Keyword, Text,Integer

from elasticsearch_dsl.connections import connections

connections.create_connection(hosts=["localhost"])


class Article(Document):
    title = Text(analyzer='ik_max_word')
    author = Text()

    class Index:
        name = 'myindex'

    def save(self, ** kwargs):
        return super(Article, self).save(** kwargs)


if __name__ == '__main__':
    # Article.init()  # 创建索引
    # 保存数据
    # article = Article()
    # article.title = "测试测试阿斯顿发送到发斯蒂芬啊啊士大夫阿斯蒂芬"
    # article.author = "lqz"
    # article.save()  # 数据就保存了

    #查询数据
    # s=Article.search()
    # s = s.filter('match', title="测试")
    #
    # results = s.execute()  # 执行
    # print(results[0].title)

    #删除数据
    s = Article.search()
    s = s.filter('match', title="李清照").delete()

    #修改数据
    # s = Article().search()
    # s = s.filter('match', title="测试")
    # results = s.execute()
    # print(results[0])
    # results[0].title="李清照阿斯顿发送到发送阿斯蒂"
    # results[0].save()

二、 集群搭建（脑裂）

# 1 广播方式（一般不用）
	-只要es节点能联通，ping，自动加人到节点中
    
# 2 单播方式



#1 elasticsearch1节点，,集群名称是my_es1,集群端口是9300；节点名称是node1，监听本地9200端口，可以有权限成为主节点和读写磁盘（不写就是默认的）。

cluster.name: my_es1
node.name: node1
network.host: 127.0.0.1
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9300", "127.0.0.1:9302", "127.0.0.1:9303", "127.0.0.1:9304"]

# 2 elasticsearch2节点,集群名称是my_es1,集群端口是9302；节点名称是node2，监听本地9202端口，可以有权限成为主节点和读写磁盘。

cluster.name: my_es1
node.name: node2
network.host: 127.0.0.1
http.port: 9202
transport.tcp.port: 9302
node.master: true
node.data: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9300", "127.0.0.1:9302", "127.0.0.1:9303", "127.0.0.1:9304"]

# 3 elasticsearch3节点，集群名称是my_es1,集群端口是9303；节点名称是node3，监听本地9203端口，可以有权限成为主节点和读写磁盘。

cluster.name: my_es1
node.name: node3
network.host: 127.0.0.1
http.port: 9203
transport.tcp.port: 9303
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9300", "127.0.0.1:9302", "127.0.0.1:9303", "127.0.0.1:9304"]

# 4 elasticsearch4节点，集群名称是my_es1,集群端口是9304；节点名称是node4，监听本地9204端口，仅能读写磁盘而不能被选举为主节点。

cluster.name: my_es1
node.name: node4
network.host: 127.0.0.1
http.port: 9204
transport.tcp.port: 9304
node.master: false
node.data: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9300", "127.0.0.1:9302", "127.0.0.1:9303", "127.0.0.1:9304"]

由上例的配置可以看到，各节点有一个共同的名字my_es1,但由于是本地环境，所以各节点的名字不能一致，我们分别启动它们，它们通过单播列表相互介绍，发现彼此，然后组成一个my_es1集群。谁是老大则是要看谁先启动了！



#3 假设有7个节点
	-由于网络问题，网络波动，没有相互发现  3个节点一组 ， 4 个节点一组形成了两个机器
    -防止脑列
    	防止脑裂，我们对最小集群节点数该集群设置参数：（集群节点总数/2+1的个数）
		discovery.zen.minimum_master_nodes: 3   # 3=5/2+1

三、打分机制

1 确定文档和查询有多么相关的过程被称为打分
2 TF`是词频（term frequency）:一个词条在文档中出现的次数,出现的频率越高，表示相关度越高
3 `IDF`是逆文档频率：如果一个词条在索引中的不同文档中出现的次数越多，那么它就越不重要